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基于L-M神经网络的高温矿井进风井筒风温预测方法
1
作者 韦家正 覃晓 《中国矿业》 北大核心 2025年第9期209-215,共7页
高温矿井进风井筒风温受多种因素共同影响,这些因素间存在复杂且动态的非线性关系,导致风温预测模型需具备实时更新和适应新数据源及条件的能力。然而,这种动态性变化增加了模型学习训练的难度,进而影响了预测结果的准确性。为解决这一... 高温矿井进风井筒风温受多种因素共同影响,这些因素间存在复杂且动态的非线性关系,导致风温预测模型需具备实时更新和适应新数据源及条件的能力。然而,这种动态性变化增加了模型学习训练的难度,进而影响了预测结果的准确性。为解决这一问题,提出基于L-M神经网络的高温矿井进风井筒风温预测方法。采用DEMATEL方法对这些复杂且动态的影响因素进行筛选和确定,以确保所选指标能够准确反映矿井环境对风温的影响。基于筛选出的输入指标,构建井筒风温预测模型。为进一步提升模型的学习与拟合能力,应用L-M算法对神经网络进行优化。实验结果显示,该预测方法的最大预测误差不超过2℃,拟合系数稳定在0.95左右,充分证明了该方法在高温矿井进风井筒风温预测中的准确性和可靠性。与其他传统预测方法相比,该方法不仅显著提高了预测精度,还为矿井通风管理提供了更为可靠和科学的决策依据。因此,基于L-M神经网络的高温矿井进风井筒风温预测方法为实现精确的风温预测提供了一种有效且实用的手段。 展开更多
关键词 l-m算法 神经网络 输入指标 进风井筒 风温预测
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基于改进VMD和L-M神经网络的局部放电信号去噪 被引量：1
2
作者 袁莎莎 李梦莹 +3 位作者 戴莹莹 江超 杨传凯 薛亮 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第2期323-329,373,共8页
为有效去除局部放电信号中的噪声干扰,提出改进VMD(Variational Mode Decomposition)算法和L-M神经网络的去噪方法。利用噪声预处理结合分解能量误差自适应地确定VMD算法的最优模态分解层数;引入正态分布直方图区分局部放电信号和窄带... 为有效去除局部放电信号中的噪声干扰,提出改进VMD(Variational Mode Decomposition)算法和L-M神经网络的去噪方法。利用噪声预处理结合分解能量误差自适应地确定VMD算法的最优模态分解层数;引入正态分布直方图区分局部放电信号和窄带干扰信号,重构局部放电信号;利用L-M神经网络对残留白噪声进行拟合滤除。所提方法对仿真和实测信号进行去噪处理,并与传统去噪方法对比。结果表明,所提方法的去噪评估指标更明显,对噪声干扰的去除效果更优。 展开更多
关键词 局部放电 VmD算法 l-m神经网络 窄带干扰 白噪声
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Application of the L-M optimized algorithm to predicting blast vibration parameters 被引量：6
3
作者 张艺峰 姚道平 +2 位作者 谢志招 杨江峰 叶友权 《地震学报》 CSCD 北大核心 2008年第5期540-544,554,共5页
当前，以振动峰值作为单一爆破振动安全指标的回归经验公式，在国内外爆破工程界得到广泛应用．但由于爆破机理和爆破介质环境复杂，影响因素诸多，很难用一个经验公式把这些因素都考虑进去；再加上回归分析方法固有的局限性（要求数据... 当前，以振动峰值作为单一爆破振动安全指标的回归经验公式，在国内外爆破工程界得到广泛应用．但由于爆破机理和爆破介质环境复杂，影响因素诸多，很难用一个经验公式把这些因素都考虑进去；再加上回归分析方法固有的局限性（要求数据有较好的分布规律和大样本量），经验公式方法进行振动预测的效果不甚理想（李保珍，1997；陈寿如，2001；张继春，2001）． 展开更多
关键词 爆破振动 神经网络 l-m算法 预测
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基于L-M优化BP算法的多因素协同电力负荷预测
4
作者 白卓 郭啸 孙华忠 《山东电力技术》 2025年第7期68-75,共8页
电力负荷预测对电网的规划与营运尤为重要,可以帮助电网公司对电力资源进行合理调度,更好地平衡电力资源,从而提高电力系统的经济性和稳定性。针对现有神经网络算法精度差、收敛性不高等缺点,提出基于列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marqu... 电力负荷预测对电网的规划与营运尤为重要,可以帮助电网公司对电力资源进行合理调度,更好地平衡电力资源,从而提高电力系统的经济性和稳定性。针对现有神经网络算法精度差、收敛性不高等缺点,提出基于列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt,L-M)优化反向传播(backpropagation,BP)算法的多因素协同电力负荷预测方法,在改进BP算法的基础上利用L-M算法,融合最速下降法和高斯-牛顿法克服了训练慢、易陷入局部极值、预测误差大等缺点,通过Trainlm、Traingd、Trainrp等对L-M算法进行训练,考虑包含温度、气温、日期等影响电力负荷的因素并协同冷、热负荷对电力负荷进行预测,最后以某居民小区为例验证所提方法的有效性。与其他方法相比,L-M优化BP算法的多因素协同电力负荷预测在解决非线性复杂预测问题上表现出色,不仅准确度较高而且计算速度更快、误差更小。 展开更多
关键词 l-m BP算法 协同 负荷预测 误差
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基于L-M优化算法的BP神经网络的作物需水量预测模型 被引量：50
5
作者 张兵 袁寿其 +2 位作者 成立 袁建平 从小青 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第6期73-76,共4页
应用L-M优化算法BP神经网络,通过多维气象数据(太阳辐射、空气温度、湿度)与作物需水量的相关分析,来确定网络的拓扑结构,建立作物需水量的人工神经网络模型。用美国田纳西州大学高原实验室所测的100d气象数据为输入、作物需水量为输出... 应用L-M优化算法BP神经网络,通过多维气象数据(太阳辐射、空气温度、湿度)与作物需水量的相关分析,来确定网络的拓扑结构,建立作物需水量的人工神经网络模型。用美国田纳西州大学高原实验室所测的100d气象数据为输入、作物需水量为输出来训练建立好的BP神经网络,仿真表明该神经网络能很好地解决需水量多影响因素之间的不确定性和非线性,模型的预测精度较高,同时通过一组非样本天气环境参数和作物需水量来验证该神经网络,也得到了较好的预测结果,能够满足灌溉的精度要求。 展开更多
关键词 BP神经网络 作物需水量 L—m优化算法 预测模型
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混合威布尔分布参数估计的L-M算法 被引量：20
6
作者 凌丹 黄洪钟 +1 位作者 张小玲 蒋工亮 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期634-636,640,共4页
混合威布尔分布模型常用来分析具有多种失效模式的机械系统或零部件的可靠性寿命数据,为提高混合威布尔分布未知参数估计的精度,利用非线性最小二乘理论,建立了小子样条件下两重混合威布尔分布参数优化估计模型,将L-M算法用于优化求解... 混合威布尔分布模型常用来分析具有多种失效模式的机械系统或零部件的可靠性寿命数据,为提高混合威布尔分布未知参数估计的精度,利用非线性最小二乘理论,建立了小子样条件下两重混合威布尔分布参数优化估计模型,将L-M算法用于优化求解。以概率图参数估计法的结果作为迭代初始值,提高了迭代求解的速度。计算实例表明利用该方法估计混合威布尔分布参数是可行的,而且能够获得较精确的结果。 展开更多
关键词 l-m算法 混合威布尔分布 非线性最小二乘 参数估计
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基于L-M优化算法的水稻螟虫预测模型及其初步应用 被引量：15
7
作者 高艳萍 于红 +2 位作者 崔新忠 姜国兴 王美妮 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第7期162-165,共4页
农村稻区水稻螟虫发生量与多种气候因素相关,各因素之间存在相互作用,是非线性系统。神经网络能有效地描述非线性模型多输入和不确定的特性。传统的BP网络在训练时易陷入局部极小点从而导致训练时间长、收敛速度慢,采用Levenberg-Marqua... 农村稻区水稻螟虫发生量与多种气候因素相关,各因素之间存在相互作用,是非线性系统。神经网络能有效地描述非线性模型多输入和不确定的特性。传统的BP网络在训练时易陷入局部极小点从而导致训练时间长、收敛速度慢,采用Levenberg-Marquardt优化算法(简称L-M算法)能克服其缺点。在MATLAB中应用L-M算法对辽宁盘锦田间稻区进行水稻螟虫发生量的仿真预测,试验结果表明L-M优化算法的预测精度和收敛速度明显提高,为稻区防控虫害和精确喷药提供参考,具有实用价值。 展开更多
关键词 神经网络 l-m优化算法 预测模型 水稻螟虫
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基于L-M算法的正交Stewart平台位姿正解的初值补偿 被引量：7
8
作者 王启明 苏建 +2 位作者 张兰 陈秋雨 徐观 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第1期97-104,共8页
针对牛顿拉夫逊迭代法求解正交Stewart六自由度平台位姿正解对迭代初值依赖的问题,提出基于Levenberg-Marquardt(L-M)算法改进的BP神经网络模型,进而实现对Stewart平台位姿正解的迭代初值补偿值计算,并与基于BFGS拟牛顿算法、SCG量化共... 针对牛顿拉夫逊迭代法求解正交Stewart六自由度平台位姿正解对迭代初值依赖的问题,提出基于Levenberg-Marquardt(L-M)算法改进的BP神经网络模型,进而实现对Stewart平台位姿正解的迭代初值补偿值计算,并与基于BFGS拟牛顿算法、SCG量化共轭梯度算法、GDA梯度下降自适应算法所建立的BP神经网络模型进行对比分析,重点分析模型的适应性、预测输出、误差性能等。结果表明:采用提出的基于L-M算法改进的BP神经网络模型对正交Stewart六自由度平台位姿正解的迭代初值校正后,收敛速度有显著提升,初始值校正误差低于0.1%,校正结果满足预期要求。 展开更多
关键词 铁路运输 位姿正解 轨道车辆 位姿测量系统 LEVENBERG-mARQUARDT算法 牛顿拉夫逊迭代法
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基于L-M算法的雷达板级电路快速故障诊断 被引量：12
9
作者 李合平 邹明虎 +1 位作者 王志云 黄允华 《测试技术学报》 2004年第4期364-368,共5页
　新型雷达可更换的板级电路很多,为了快速诊断板级电路故障,将一种基于L-M算法的神经网络用于故障诊断;分析了L-M算法BP网络进行雷达板级电路故障诊断的原理;建立了故障诊断样本训练和测试平台;并以实例在该平台上对L-M算法BP网络进行... 　新型雷达可更换的板级电路很多,为了快速诊断板级电路故障,将一种基于L-M算法的神经网络用于故障诊断;分析了L-M算法BP网络进行雷达板级电路故障诊断的原理;建立了故障诊断样本训练和测试平台;并以实例在该平台上对L-M算法BP网络进行训练和实际诊断.结果表明,该方法诊断准确性高,比其它方法更为快速有效,较好地解决了雷达可更换板级电路的故障诊断问题. 展开更多
关键词 l-m算法 BP网络 故障诊断 神经网络 快速诊断 测试平台 电路 诊断准确性 训练 方法
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一种基于L-M算法的组合神经网络模糊控制器 被引量：10
10
作者 尹志宇 李青茹 +1 位作者 李文娜 马龙生 《电光与控制》 北大核心 2006年第1期73-77,共5页
提出了一种基于L-M算法的神经网络模糊控制器。用两个相同的三层前向神经网络①和②来生成E和EC的隶属度,用三层前向神经网络③来实现模糊控制规则并生成控制输出,经过研究和对比选择了对于这3个网络来说最好的训练算法Levenberg-Marqua... 提出了一种基于L-M算法的神经网络模糊控制器。用两个相同的三层前向神经网络①和②来生成E和EC的隶属度,用三层前向神经网络③来实现模糊控制规则并生成控制输出,经过研究和对比选择了对于这3个网络来说最好的训练算法Levenberg-Marquardt算法。仿真结果表明了该控制器极好的控制性能。 展开更多
关键词 模糊控制 神经网络 l-m算法
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基于L-M算法的BP神经网络分类器 被引量：53
11
作者 王建梅 覃文忠 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CSCD 北大核心 2005年第10期928-931,共4页
以TM图像为例,讨论了基于Levenberg-Marquardt(L-M)算法的BP神经网络分类器及其在遥感图像分类中的应用。LM算法是梯度下降法与高斯牛顿法的结合,由于利用了近似的二阶导数信息,LM算法比梯度法快。就训练次数及准确度而言,LM算法明显优... 以TM图像为例,讨论了基于Levenberg-Marquardt(L-M)算法的BP神经网络分类器及其在遥感图像分类中的应用。LM算法是梯度下降法与高斯牛顿法的结合,由于利用了近似的二阶导数信息,LM算法比梯度法快。就训练次数及准确度而言,LM算法明显优于变学习率法的BP算法。 展开更多
关键词 遥感图像分类 BP神经网络 l-m算法
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基于L-M优化算法的猪舍氨气浓度预测模型研究 被引量：10
12
作者 谢秋菊 苏中滨 +3 位作者 刘佳荟 郑萍 马铁民 王雪 《东北农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第10期74-79,共6页
在规模化养殖中,猪舍环境直接影响猪健康水平及生产能力。针对猪舍环境因素(包括温度、湿度、风速和氨气浓度)进行数据采集,选取具有代表性30 d数据,建立基于L-M优化算法的3-7-1三层结构的BP神经网络模型,对猪舍环氨气浓度进行预测。结... 在规模化养殖中,猪舍环境直接影响猪健康水平及生产能力。针对猪舍环境因素(包括温度、湿度、风速和氨气浓度)进行数据采集,选取具有代表性30 d数据,建立基于L-M优化算法的3-7-1三层结构的BP神经网络模型,对猪舍环氨气浓度进行预测。结果表明,预测模型经过90步达到目标误差,网络收敛速度快,效率高,预测值与实测值最大相对误差仅为1.72%,与线性预测方法相比较可提高猪舍氨气浓度预测的准确性与及时性,为猪舍环境预警及控制提供支持,也为其他行业预测模型建立提供参考。 展开更多
关键词 l-m优化算法 BP神经网络 预测模型 猪舍氨气浓度
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基于BP神经网络与L-M算法的潜艇声纳自噪声预报 被引量：5
13
作者 吴方良 石仲堃 +1 位作者 杨向晖 陈锐 《中国造船》 EI CSCD 北大核心 2006年第3期45-50,共6页
L-M(L evenberg-M arquart)算法与BP(B ack-P ropagation)神经网络相结合,使神经网络在多样本、大变量输入的情况下,具有更快的收敛速度和更高的逼近精度。将BP神经网络与L-M算法相结合应用于潜艇声纳自噪声预报;分析了影响潜艇声纳自... L-M(L evenberg-M arquart)算法与BP(B ack-P ropagation)神经网络相结合,使神经网络在多样本、大变量输入的情况下,具有更快的收敛速度和更高的逼近精度。将BP神经网络与L-M算法相结合应用于潜艇声纳自噪声预报;分析了影响潜艇声纳自噪声的各种声源参数;利用潜艇声纳实测数据进行网络训练,训练好的神经网络可以对潜艇声纳自噪声进行精确预报。 展开更多
关键词 船舶 舰船工程 BP神经网络 l-m算法 声纳自噪声
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基于L-M优化算法的喷头射程神经网络预测模型 被引量：12
14
作者 王波雷 马孝义 郝晶晶 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期36-40,35,共6页
喷头射程受较多因素影响,各因素之间相互作用,是一个复杂的非线性系统。神经网络能有效地描述非线性模型多输入和不确定的特征。采用Levengerg-Marquardt优化算法对神经网络进行了改进,对获得的数据进行训练,建立了喷头射程预测中喷嘴... 喷头射程受较多因素影响,各因素之间相互作用,是一个复杂的非线性系统。神经网络能有效地描述非线性模型多输入和不确定的特征。采用Levengerg-Marquardt优化算法对神经网络进行了改进,对获得的数据进行训练,建立了喷头射程预测中喷嘴仰角、喷嘴直径和工作压力的映射网络模型,并模拟分析了喷头射程与其影响因素之间的变化规律。结果表明,用基于L-M算法的人工神经网络预测喷头射程时,不需要建立具体的模型,设计方便、运算迅速、仿真性强、精确度高。 展开更多
关键词 喷头射程 预测 神经网络 L—m优化算法
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L-M神经网络的磨削淬硬参数预测 被引量：7
15
作者 潘忠峰 王贵成 +1 位作者 裴宏杰 刘菊东 《机械设计与制造》 北大核心 2009年第3期34-36,共3页
针对基于传统BP算法的神经网络训练中收敛速度较慢的缺点,提出一种基于L-M(Levenberg-Marquardt)算法的磨削淬硬层厚度预测,并开发了基于L-M算法的磨削淬硬神经网络预测系统。仿真结果表明:该系统模型显著缩短了训练时间,具有较高的准... 针对基于传统BP算法的神经网络训练中收敛速度较慢的缺点,提出一种基于L-M(Levenberg-Marquardt)算法的磨削淬硬层厚度预测,并开发了基于L-M算法的磨削淬硬神经网络预测系统。仿真结果表明:该系统模型显著缩短了训练时间,具有较高的准确性。通过网络训练和网络检验,得出该神经网络系统的预测值与实测值十分接近的结论,可充分证明L-M法BP神经网络对于磨削淬硬参数预测具有很好的效果。 展开更多
关键词 磨削淬硬 神经网络 l-m算法 预测
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结合N-W方法的L-M算法在变压器故障诊断中的应用 被引量：2
16
作者 徐志钮 律方成 +1 位作者 刘云鹏 李燕青 《华北电力大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2005年第4期1-4,共4页
在分析Levenberg-Marquardt(L-M)算法和Nguyen-Widrow(N-W)方法原理的基础上,提出了一种多层前馈神经网络训练算法,该算法在使用N—W方法初始化神经网络可变参数的基础上使用L-M算法训练多层前馈神经网络。构造了适合于变压器油中溶解... 在分析Levenberg-Marquardt(L-M)算法和Nguyen-Widrow(N-W)方法原理的基础上,提出了一种多层前馈神经网络训练算法,该算法在使用N—W方法初始化神经网络可变参数的基础上使用L-M算法训练多层前馈神经网络。构造了适合于变压器油中溶解气体分析故障诊断的神经网络,使用了标准BP算法、加动量项BP算法和结合N-W方法的L-M算法训练该网络,结果表明算法收敛速度快、不容易陷入局部极小点。将训练所得网络用于变压器油中溶解气体分析故障诊断,诊断结果验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 l-m算法 故障诊断 变压器 油中溶解气体分析 多层前馈神经网络 应用 网络训练算法 BP算法 局部极小点 方法原理 可变参数 收敛速度 初始化 基础
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基于L-M神经网络优化算法的池塘水色判别系统的初步建立 被引量：3
17
作者 王海英 曹晶 +2 位作者 谢骏 王广军 胡朝莹 《渔业现代化》 北大核心 2010年第5期19-21,37,共4页
为了将水产养殖水色判别传统技术经验转化为可以量化的数字技术,采用基于L-M神经网络优化算法和计算机图像处理技术的方法,建立了一个水色判别的水产养殖专家系统。通过实例预测,该系统判别误差率<1%。该系统训练后的神经网络模型,... 为了将水产养殖水色判别传统技术经验转化为可以量化的数字技术,采用基于L-M神经网络优化算法和计算机图像处理技术的方法,建立了一个水色判别的水产养殖专家系统。通过实例预测,该系统判别误差率<1%。该系统训练后的神经网络模型,能实现对养殖池塘水质的预测。系统的开发和使用对实现水产健康养殖、智能控制和计算机管理具有一定实用价值. 展开更多
关键词 水色图像 图像特征值 l-m神经网络优化算法 水质预测
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采用L-M优化算法的设备状态预测 被引量：5
18
作者 龙红叶 熊峰 +1 位作者 胡小梅 卢鲜亮 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2012年第3期114-118,27,共6页
设备状态预测是设备预防性维护的重要组成部分。针对传统方法处理设备状态数据的不足,采用L-M优化算法进行设备状态预测。通过原始样本数据学习和训练BP神经网络,并用测试数据进行设备状态预测,实验证明该方法不仅在误差分析精度和收敛... 设备状态预测是设备预防性维护的重要组成部分。针对传统方法处理设备状态数据的不足,采用L-M优化算法进行设备状态预测。通过原始样本数据学习和训练BP神经网络,并用测试数据进行设备状态预测,实验证明该方法不仅在误差分析精度和收敛速度方面具有优良的性能,而且还证明了该算法的有效性。 展开更多
关键词 状态预测 l-m优化算法 特性曲线 有效预测
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L-M优化算法BP网络在刀具磨损量预测中的应用 被引量：12
19
作者 关山 聂鹏 《机床与液压》 北大核心 2012年第15期22-26,共5页
在线刀具磨损量估算及其未来发展趋势预测对于指导现实生产有着十分重要的意义。提出基于L-M优化算法BP神经网络的刀具磨损量在线预测方法。对声发射信号进行小波包分解,得到32个不同频带内的信号,用于构造初始特征向量矩阵;对初始特征... 在线刀具磨损量估算及其未来发展趋势预测对于指导现实生产有着十分重要的意义。提出基于L-M优化算法BP神经网络的刀具磨损量在线预测方法。对声发射信号进行小波包分解,得到32个不同频带内的信号,用于构造初始特征向量矩阵;对初始特征向量矩阵进行奇异值分解,计算奇异谱,将奇异谱做为刀具磨损的特征向量,利用神经网络在线预测刀具磨损量。试验结果表明:预测结果能准确地跟踪实际的刀具磨损曲线,并且L-M优化算法比其他改进算法迭代次数少,收敛速度快,精确度高。 展开更多
关键词 刀具磨损量预测 l-m优化算法 BP神经网络 小波包分解 奇异值分解
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基于L-M神经网络的储粮害虫分类识别 被引量：5
20
作者 袁金丽 郭志涛 +1 位作者 高金雍 张秀军 《农业网络信息》 2007年第6期29-31,102,共4页
基于图像处理的储粮害虫检测过程中,需要解决多种害虫多特征、混合度大的综合分类问题。本文提出采用基于L-M算法的多层前馈神经网络对害虫进行分类识别。实验表明,该神经网络和害虫分类识别系统拟和程度很高,并且采用的L-M算法,在网络... 基于图像处理的储粮害虫检测过程中,需要解决多种害虫多特征、混合度大的综合分类问题。本文提出采用基于L-M算法的多层前馈神经网络对害虫进行分类识别。实验表明,该神经网络和害虫分类识别系统拟和程度很高,并且采用的L-M算法,在网络训练速度及识别精度方面,都优于传统的BP算法。因此基于L-M算法的神经网络在害虫的在线识别方面有应用价值。 展开更多
关键词 l-m算法 神经网络 模式识别 储粮害虫
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